En este curso, aprenderás a usar las ponderaciones de las encuestas para estimar estadísticas descriptivas (como medias y totales) y cantidades más complejas (como parámetros de modelos para regresiones lineales y logísticas). Se explicarán las capacidades de software, haciendo especial hincapié en R®. El curso también abarcará nociones básicas sobre vinculación de registros y búsqueda de coincidencias estadísticas, dos procesos que son cada vez más importantes para combinar datos de fuentes distintas. En el curso, también se exploran los problemas éticos que suscrita la combinación de conjuntos de datos. Es posible que haga falta obtener el consentimiento informado de las personas para que permitan la vinculación de sus datos. Conocerás las diferencias entre los requisitos legales de distintos países.
Tras completar los módulos 1 y 2 de este curso, entenderás cómo estimar estadísticas descriptivas, generales y de subgrupos de los datos de encuestas. Revisaremos el software usado para la estimación (R, Stata o SAS) con ejemplos sobre cómo estimar determinados valores, como medias, proporciones y totales. También aprenderán a estimar parámetros en modelos lineales, logísticos y de otro tipo, y conocerán las opciones de software, haciendo especial hincapié en R. En los módulos 3 y 4, se hablará sobre cómo agregar datos a los análisis. Esto supone conocer de técnicas de vinculación de registros y saber qué se requiere a fin de obtener los permisos necesarios para vincular datos.
涵盖的内容
7个视频6篇阅读材料1个作业
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7个视频•总计69分钟
Información general•7分钟
Ejemplos básicos en R•16分钟
Ejemplos básicos en R (continuación)•14分钟
Grados de libertad•8分钟
Estimación de medias•8分钟
Muestras multietapa•6分钟
Estimación de cuantiles en R•11分钟
6篇阅读材料•总计60分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas (continuación)•10分钟
Diapositivas•10分钟
1个作业•总计30分钟
Curso 6, módulo 1•30分钟
Modelos
第 2 单元•小时 后完成
单元详情
En el módulo 2, se explica cómo estimar parámetros de modelos lineales y logísticos mediante datos de encuestas. Tras completar este módulo, entenderás cómo los métodos utilizados son distintos de los que se usan en datos que no son de encuestas. También hablaremos sobre las características de los conjuntos de datos de encuestas que deben tenerse en cuenta cuando se estiman errores estándar de parámetros de modelos estimados.
涵盖的内容
8个视频8篇阅读材料1个作业
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8个视频•总计50分钟
Introducción•5分钟
Método de estimación•4分钟
Modelos lineales•6分钟
Diagnósticos en R•9分钟
Modelos lineales en Stata•6分钟
Modelos logísticos en R•5分钟
Razones de posibilidades•9分钟
Regresión logística en Stata•7分钟
8篇阅读材料•总计80分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas•10分钟
1个作业•总计30分钟
Curso 6, módulo 2•30分钟
Vinculación de registros
第 3 单元•小时 后完成
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El módulo empieza con el debate actual en torno al uso de más registros administrativos (vinculados) en el Sistema Estadístico Federal de los EE. UU. y una motivación general para vincular registros. Se ofrecerán numerosos ejemplos que explican por qué es útil vincular datos. Se analizarán los desafíos de la vinculación de registros. También se incluye un resumen breve sobre las técnicas clave de vinculación.
涵盖的内容
4个视频12篇阅读材料1个作业1个讨论话题
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4个视频•总计38分钟
Por qué vinculamos registros•8分钟
Introducción general•10分钟
Desafíos•8分钟
Técnicas clave•12分钟
12篇阅读材料•总计120分钟
Mejora de estadísticas federales a partir de varias fuentes de datos•10分钟
Impacto de la investigación en la innovación, la competencia y la ciencia•10分钟
Diapositivas•10分钟
Diapositivas: introducción•10分钟
Resumen técnico: software•10分钟
Diapositivas: Desafíos•10分钟
Diapositivas•10分钟
Vinculación de registros (Herzog/Scheuren/Winkler, 2010)•10分钟
Febrl: un sistema de vinculación de registros gratuito (Christen)•10分钟
Aprendizaje automático y vinculación de registros (Winkler, 2011)•10分钟
Vinculación de registros con protección de la privacidad (Schnell et al., 2009)•10分钟
1个作业•总计30分钟
Cuestionario 3: Vinculación de registros•30分钟
1个讨论话题•总计10分钟
Ejemplos específicos de cada país•10分钟
Ética
第 4 单元•小时 后完成
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En este módulo, se mencionarán los problemas clave a la hora de obtener el consentimiento para la vinculación de registros. La falta de consentimiento puede provocar sesgos en las estimaciones. Se darán ejemplos de investigaciones actuales, así como sugerencias prácticas sobre cómo obtener el consentimiento de vinculación.
涵盖的内容
5个视频3篇阅读材料1个作业
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5个视频•总计23分钟
Privacidad y confidencialidad•3分钟
Consentimiento de vinculación y sesgos del consentimiento•8分钟
Correlaciones del consentimiento•4分钟
Sesgos en estimaciones administrativas•2分钟
Optimizar el consentimiento de vinculación•6分钟
3篇阅读材料•总计30分钟
Diapositivas•10分钟
Evaluación de la importancia de los sesgos generados por la falta de consentimiento (Sakshaug y Kreuter, 2012)•10分钟
Ubicación, redacción y encuestadores (Sakshaug et al.)•10分钟
The University of Maryland, College Park is the state's flagship university and one of the nation's preeminent public research universities. A global leader in research, entrepreneurship and innovation, the university is home to more than 40,700 students, 14,000 faculty and staff, and nearly 400,000 alumni. The university’s faculty includes two Nobel laureates, 10 Pulitzer Prize winners, 69 members of the national academies and scores of Fulbright scholars. Located just outside Washington, D.C., the University of Maryland is committed to social entrepreneurship as the nation’s first “Do Good” campus, and discovers and shares new knowledge every day through research and programs in academics, the arts, and athletics.
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.